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Enregistrement W4298142130 · doi:10.15847/obsobs16320222054

Netflix's communication strategy on Twitter and Instagram during the unlock in Spain: humour, proximity and information

2022· article· en· W4298142130 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueObservatorio (OBS*) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunication and COVID-19 Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaImitationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AdvertisingQuarter (Canadian coin)Period (music)PandemicPopulationConsumption (sociology)BusinessFace (sociological concept)SociologyPsychologyHistoryComputer scienceWorld Wide WebMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Covid-19 pandemic and the arrival of Disney + marked the second quarter of 2020 in the Spanish audiovisual market. Thus, the period of home confinement among the Spanish population coincided with the irruption of the new streaming service of one of the best-known and most loved brands worldwide. However, Netflix was the most consumed SVoD during this period. The objective of this research is to find out what the Californian company has done in communicative terms as a market leader and in the face of the need to adapt to the new circumstances of its audiences. The results show how Netflix Spain has integrated COVID-19 in its social media strategy in the pass between the lockdown and maximum consumption to a progressive lessening of social restrictions. The content analysis of Twitter and Instagram found 121 messages regarding pandemic (from a total of 1380). Netflix employed Twitter to connect with its audiences with humor, proximity and information, using taboos in the hardest moments, and an increased frequency of publications as the health situation improved. On the contrary, on Instagram there was no specific strategy, but imitation of the practices on Twitter and scarce references to COVID. Besides, there has been an evolution of the messages more or less parallel to the public health changes, choosing a strategy of proximity with the users, and with a communication closer to an influencer rather than a company.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle